Создание и запуск контейнерного веб-приложения Python локально

В этой части серии учебников вы узнаете, как создать и запустить контейнерное веб-приложение Django или веб-приложение Flask Python на локальном компьютере. Для хранения данных для этого приложения можно использовать локальный экземпляр MongoDB или Azure Cosmos DB для MongoDB. Эта статья является частью серии из 5 руководств, и это — часть 2. Перед началом работы с этой статьей необходимо выполнить часть 1 .

На следующей схеме служб выделены локальные компоненты, описанные в этой статье. В этой статье вы также узнаете, как использовать Azure Cosmos DB для MongoDB с локальным образом Docker, а не локальным экземпляром MongoDB.

Клонирование или скачивание примера приложения Python

В этом разделе описано, как клонировать или скачать пример приложения Python, используемого для создания образа Docker. Вы можете выбрать веб-приложение Django или Flask Python. Если у вас есть собственное веб-приложение Python, вы можете использовать это вместо этого. Если вы используете собственное веб-приложение Python, убедитесь, что приложение имеет Dockerfile в корневой папке и может подключиться к базе данных MongoDB.

Клонирование Git
Скачать

Клонируйте либо репозиторий Django, либо репозиторий Flask в папку на вашем компьютере, используя одну из следующих команд:
- Django
- Фляга
```
# Django
git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-django-container-web-app.git
```
```
# Flask
git clone https://github.com/Azure-Samples/msdocs-python-flask-container-web-app.git
```
Перейдите в корневую папку для клонированного репозитория.
- Django
- Фляга
```
# Django
cd msdocs-python-django-container-web-app
```
```
# Flask
cd msdocs-python-flask-container-web-app
```

Создание образа Docker

В этом разделе описано, как создать образ Docker для веб-приложения Python с помощью Visual Studio Code или Azure CLI. Образ Docker содержит веб-приложение Python, его зависимости и среду выполнения Python. Вы создаете образ Docker из Dockerfile , который определяет содержимое и поведение образа. Dockerfile находится в корневой папке примера приложения, клонированного или скачаного (или предоставленного самостоятельно).

Подсказка

Если вы не знакомы с Azure CLI, см. статью "Начало работы с Azure CLI ", чтобы узнать, как скачать и установить Azure CLI локально или как выполнять команды Azure CLI в Azure Cloud Shell.

Azure CLI;
VS Code

Чтобы создать образ Docker с помощью интерфейса командной строки Docker, вам потребуется Docker. После установки Docker откройте окно терминала и перейдите в образец папки.

Примечание.

Действия, описанные в этом разделе, требуют запуска управляющей программы Docker. В некоторых установках, таких как Windows, необходимо открыть Docker Desktop, которая запускает управляющую программу, прежде чем продолжить.

Убедитесь, что Docker доступен, выполнив следующую команду в корневой папке примеров приложения.
```
docker
```
Если после выполнения этой команды вы увидите справку по интерфейсу командной строки Docker, значит Docker доступен. В противном случае убедитесь, что Docker установлен и у вашей оболочки есть доступ к Интерфейсу командной строки Docker.
Создайте образ Docker для веб-приложения Python с помощью команды docker build.

Общая форма команды docker build --rm --pull --file "<path-to-project-root>/Dockerfile" --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" --tag "<container-name>:latest" "<path-to-project-root>".

Если вы находитесь в корневой папке проекта, используйте следующую команду, чтобы создать образ Docker. Точка (".") в конце команды ссылается на текущий каталог, в котором выполняется команда. Чтобы принудительно выполнить пересборку, добавьте --no-cache.

Примечание.

В примере репозитория используется Python 3.8. Если вы создаете собственный файл Dockerfile, используйте поддерживаемую версию Python, например 3.12 или 3.13. Сведения о поддерживаемых в настоящее время версиях см. в разделе Поддержка версий Python.
- Баш
- PowerShell
```
#!/bin/bash
docker build --rm --pull \
  --file "Dockerfile" \
  --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" \
  --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" \
    .
```
```
# PowerShell syntax
docker build --rm --pull `
  --file "Dockerfile" `
  --label "com.microsoft.created-by=docker-cli" `
  --tag "msdocspythoncontainerwebapp:latest" `
    .
```
Убедитесь, что образ был успешно создан с помощью команды Docker images .
```
docker images
```
Команда возвращает список изображений по имени репозитория, ТЕГу и дате CREATED среди других характеристик изображения.

Чтобы создать образ Docker локально с помощью Visual Studio Code, необходимо Visual Studio Code и расширение Docker. Перед продолжением установите Visual Studio Code и расширение Docker. После установки Visual Studio Code и расширения Docker перейдите в пример папки, которую вы клонировали или скачали, и откройте VS Code с помощью команды code ..

Примечание.

Действия, описанные в этом разделе, требуют запуска управляющей программы Docker. В некоторых установках, таких как Windows, необходимо открыть Docker Desktop, чтобы запустить управляемую программу перед продолжением.

После установки Visual Studio Code и расширения Docker перейдите в пример папки, которую вы клонировали или скачали, и откройте VS Code с помощью команды code ..
В VS Code откройте расширение Docker и выберите расширение Docker на панели действий.

Если расширение Docker сообщает об ошибке "Не удалось подключиться", убедитесь, что Docker установлен и запущен.
Чтобы создать образ Docker, щелкните файл Docker правой кнопкой мыши и выберите "Создать образ...".

Дополнительные сведения о синтаксисе Dockerfile см. в справочнике по Dockerfile.
Чтобы подтвердить, что изображение было создано, разверните раздел IMAGES расширения Docker и найдите недавно созданный образ. Имя этого образа контейнера — msdocspythoncontainerwebapp (это значение задается в vscode/tasks.json-файле ).

На этом этапе у вас есть локальный образ Docker с именем msdocspythoncontainerwebapp с тегом "latest". Теги помогают определить сведения о версии, предполагаемое использование, стабильность и другие важные сведения. Дополнительные сведения см. в статье Рекомендации по использованию тегов и управлению версиями образов контейнеров.

Примечание.

Вы также можете просматривать изображения, созданные из VS Code или с помощью интерфейса командной строки Docker непосредственно с помощью приложения Docker Desktop .

Настройка MongoDB

Для хранения данных в веб-приложении Python требуется база данных MongoDB и коллекция с именем restaurants_reviews. В этом руководстве вы используете как локальную установку MongoDB, так и экземпляр Azure Cosmos DB для MongoDB, чтобы создавать базу данных и коллекцию и получать к ним доступ.

Это важно

Не используйте базу данных MongoDB, используемую в рабочей среде. В этом руководстве сохраните в переменной среды строку подключения к одному из этих экземпляров MongoDB. Любой, кто может просмотреть содержимое вашего контейнера, например с помощью docker inspect, сможет увидеть эту строку подключения.

Локальный MongoDB

Создайте локальный экземпляр MongoDB с помощью Azure CLI.

Установите MongoDB , если он еще не установлен.

Чтобы проверить, установлен ли MongoDB, используйте оболочку MongoDB (mongosh). Если следующие команды не работают, может потребоваться явно установить mongosh или подключить mongosh к серверу MongoDB.
- Используйте следующую команду, чтобы открыть оболочку MongoDB и получить версию оболочки MongoDB и сервера MongoDB:
```
mongosh
```
  Подсказка
  
  Чтобы вернуть только версию сервера MongoDB, установленного в системе, закройте и снова откройте оболочку MongoDB и выполните следующую команду: mongosh --quiet --exec 'db.version()'
  
  В некоторых настройках можно также напрямую вызвать демон Mongo в bash.
```
mongod --version
```
Измените файл mongod.cfg в папке \MongoDB\Server\8.0\bin и добавьте локальный IP-адрес компьютера в bindIP ключ.

Примечание.

Путь к файлу конфигурации зависит от операционной системы и версии MongoDB. В macOS найдите /usr/local/etc/mongod.conf или /opt/homebrew/etc/mongod.conf. В Linux проверьте /etc/mongod.conf.

Ключ bindip в файле конфигурации MongoD определяет имена узлов и IP-адреса, на которых MongoDB принимает клиентские подключения. Добавьте текущий IP-адрес локального компьютера разработки. Пример веб-приложения Python, работающего локально в контейнере Docker, взаимодействует с хост-компьютером с этим адресом.

Например, часть файла конфигурации должна выглядеть следующим образом:
```
net:
  port: 27017
  bindIp: 127.0.0.1,<local-ip-address>
```
Сохраните изменения в этом файле конфигурации.

Это важно

Для сохранения изменений, внесенных в этот файл конфигурации, требуются права администратора.
Перезапустите MongoDB, чтобы получить изменения в файле конфигурации.
Откройте оболочку MongoDB и выполните следующую команду, чтобы задать для имени базы данных значение "restaurants_reviews", а имя коллекции — "restaurants_reviews". Вы также можете создать базу данных и коллекцию с помощью расширения MongoDB VS Code или любого другого средства с поддержкой MongoDB.
```
> help
> use restaurants_reviews
> db.restaurants_reviews.insertOne({})
> show dbs
> exit
```

После завершения предыдущего шага локальная строка подключения MongoDB — "mongodb://127.0.0.1:27017/", имя базы данных — "restaurants_reviews", а имя коллекции — "restaurants_reviews".

Azure Cosmos DB для MongoDB

Теперь создайте Azure Cosmos DB для экземпляра MongoDB с помощью Azure CLI.

Примечание.

В части 4 этого руководства вы используете экземпляр Azure Cosmos DB для MongoDB для запуска веб-приложения в Службе приложений Azure.

Перед выполнением следующего скрипта замените расположение, группу ресурсов и имя учетной записи Azure Cosmos DB для MongoDB соответствующими значениями (необязательно). Используйте одну и ту же группу ресурсов для всех ресурсов Azure, создаваемых в этом руководстве, чтобы упростить их удаление после завершения работы.

Выполнение скрипта занимает несколько минут.

Баш
PowerShell

#!/bin/bash
# LOCATION: The Azure region. Use the "az account list-locations -o table" command to find a region near you.
LOCATION='westus'
# RESOURCE_GROUP_NAME: The resource group name, which can contain underscores, hyphens, periods, parenthesis, letters, and numbers.
RESOURCE_GROUP_NAME='msdocs-web-app-rg'
# ACCOUNT_NAME: The Azure Cosmos DB for MongDB account name, which can contain lowercase letters, hyphens, and numbers.
ACCOUNT_NAME='msdocs-cosmos-db-account-name'

# Create a resource group
echo "Creating resource group $RESOURCE_GROUP_NAME in $LOCATION..."
az group create --name $RESOURCE_GROUP_NAME --location $LOCATION

# Create a Cosmos account for MongoDB API
echo "Creating $ACCOUNT_NAME. This command may take a while to complete."
az cosmosdb create --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --kind MongoDB

# Create a MongoDB API database
echo "Creating database restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb database create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name restaurants_reviews

# Create a MongoDB API collection
echo "Creating collection restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb collection create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --database-name restaurants_reviews --name restaurants_reviews

# Get the connection string for the MongoDB database
echo "Get the connection string for the MongoDB account"
az cosmosdb keys list --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --type connection-strings

echo "Copy the Primary MongoDB Connection String from the list above"

# PowerShell syntax
# LOCATION: The Azure region. Use "az account list-locations -o table" to find a region near you.
# RESOURCE_GROUP_NAME: The resource group name, which can contain underscores, hyphens, periods, parenthesis, letters, and numbers.
# ACCOUNT_NAME: The Azure Cosmos DB for MongoDB account name, which can contain lowercase letters, hyphens, and numbers.

$LOCATION = "westus"
$RESOURCE_GROUP_NAME = "msdocs-web-app-rg"
$ACCOUNT_NAME = "msdocs-cosmos-db-account-name"

# Create a resource group
Write-Output "Creating resource group $RESOURCE_GROUP_NAME in $LOCATION..."
az group create --name $RESOURCE_GROUP_NAME --location $LOCATION

# Create a Cosmos account for MongoDB API
Write-Output "Creating $ACCOUNT_NAME. This command may take a while to complete."
az cosmosdb create --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --kind MongoDB

# Create a MongoDB API database
Write-Output "Creating database restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb database create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --name "restaurants_reviews"

# Create a MongoDB API collection
Write-Output "Creating collection restaurants_reviews"
az cosmosdb mongodb collection create --account-name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --database-name "restaurants_reviews" --name "restaurants_reviews"

# Get the connection string for the MongoDB database
Write-Output "Getting the connection string for the MongoDB account..."
az cosmosdb keys list --name $ACCOUNT_NAME --resource-group $RESOURCE_GROUP_NAME --type connection-strings

Write-Output "Copy the Primary MongoDB Connection String from the list above."

После завершения скрипта скопируйте Primary MongoDB Connection String из вывода последней команды в буфер обмена или в другое место.

{
  "connectionStrings": [
    {
      "connectionString": ""mongodb://msdocs-cosmos-db:pnaMGVtGIRAZHUjsg4GJBCZMBJ0trV4eg2IcZf1TqV...5oONz0WX14Ph0Ha5IeYACDbuVrBPA==@msdocs-cosmos-db.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&replicaSet=globaldb&retrywrites=false&maxIdleTimeMS=120000&appName=@msdocs-cosmos-db@"",
      "description": "Primary MongoDB Connection String",
      "keyKind": "Primary",
      "type": "MongoDB"
    },

    ...
  ]
}

После выполнения предыдущего шага у вас есть строка подключения Azure Cosmos DB для MongoDB формы mongodb://<server-name>:<password>@<server-name>.mongo.cosmos.azure.com:10255/?ssl=true&<other-parameters>, база данных с именем restaurants_reviewsи коллекция с именем restaurants_reviews.

Дополнительные сведения об использовании Azure CLI для создания учетной записи Cosmos DB для MongoDB и создания баз данных и коллекций см. в статье "Создание базы данных и коллекции для MongoDB для Azure Cosmos DB с помощью Azure CLI". Вы также можете использовать PowerShell, расширение баз данных Azure VS Code и портал Azure.

Подсказка

В расширении Azure Databases в VS Code вы можете щелкнуть правой кнопкой мыши на сервере MongoDB, чтобы получить строку подключения.

Запустите образ локально в контейнере

Теперь вы готовы запустить контейнер Docker локально с помощью локального экземпляра MongoDB или экземпляра Cosmos DB для MongoDB. В этом разделе руководства вы узнаете, как использовать VS Code или Azure CLI для локального запуска образа. В примере приложения ожидается, что сведения о подключении MongoDB передаются с помощью переменных среды. Существует несколько методов для передачи переменных среды в контейнер локально. Каждый метод имеет преимущества и недостатки с точки зрения безопасности. Избегайте регистрации или выхода конфиденциальной информации в коде в контейнере.

Примечание.

При развертывании веб-приложения в Azure веб-приложение получает сведения о подключении из значений среды, заданных в качестве параметров конфигурации службы приложений. Ни одна из изменений для сценария локальной среды разработки не применяется.

Azure CLI;
VS Code

MongoDB локально

Используйте следующие команды с локальным экземпляром MongoDB для локального запуска образа Docker.

Запустите последнюю версию образа.

Баш
PowerShell

#!/bin/bash

# Define variables
# Set the port number based on the framework being used:
# 8000 for Django, 5000 for Flask
export PORT=<port-number>  # Replace with actual port (e.g., 8000 or 5000)

# Set your computer''s IP address (replace with actual IP)
export YOUR_IP_ADDRESS=<your-computer-ip-address>  # Replace with actual IP address

# Run the Docker container with the required environment variables
docker run --rm -it \
  --publish "$PORT:$PORT" \
  --add-host "mongoservice:$YOUR_IP_ADDRESS" \
  --env CONNECTION_STRING=mongodb://mongoservice:27017 \
  --env DB_NAME=restaurants_reviews \
  --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews \
  --env SECRET_KEY="supersecretkeythatispassedtopythonapp" \
  msdocspythoncontainerwebapp:latest

# PowerShell syntax
# Define variables
# Set the port number based on the framework being used:
# 8000 for Django, 5000 for Flask
$PORT = "your_port_number"  # Replace with your actual port number
$YOUR_IP_ADDRESS = "your_ip_address"  # Replace with your actual IP address

# Run the Docker container with the required environment variables
docker run --rm -it `
    --publish "${PORT}:${PORT}" `
    --add-host "mongoservice:$YOUR_IP_ADDRESS" `
    --env CONNECTION_STRING="mongodb://mongoservice:27017" `
    --env DB_NAME="restaurants_reviews" `
    --env COLLECTION_NAME="restaurants_reviews" `
    --env SECRET_KEY="supersecretkeythatispassedtopythonapp" `
    msdocspythoncontainerwebapp:latest

Убедитесь, что контейнер запущен. В другом окне консоли выполните команду docker container ls.
```
docker container ls
```
Вы видите свой контейнер msdocspythoncontainerwebapp:latest в списке. Обратите внимание на столбец NAMES выходных данных и столбец PORTS. Используйте имя контейнера, чтобы остановить контейнер.
Тестирование веб-приложения.

Перейдите к http://127.0.0.1:8000 для Django и к http://127.0.0.1:5000/ для Flask.
Выключите контейнер.
```
docker container stop <container-name>
```

Azure Cosmos DB для MongoDB

Используйте следующие команды с экземпляром Azure Cosmos DB для MongoDB, чтобы запустить образ Docker в Azure.

Запустите последнюю версию образа.

Баш
PowerShell

#!/bin/bash
# PORT=8000 for Django and 5000 for Flask
export PORT=<port-number>
export CONNECTION_STRING="<connection-string>"

docker run --rm -it \
  --publish $PORT:$PORT/tcp \
  --env CONNECTION_STRING=$CONNECTION_STRING \
  --env DB_NAME=restaurants_reviews \
  --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews \
  --env SECRET_KEY=supersecretkeythatyougenerate \
  msdocspythoncontainerwebapp:latest

# PowerShell syntax
# PORT=8000 for Django and 5000 for Flask
$PORT=<port-number>
$CONNECTION_STRING="<connection-string>"

docker run --rm -it `
  --publish ${PORT}:${PORT}/tcp `
  --env CONNECTION_STRING=$CONNECTION_STRING `
  --env DB_NAME=restaurants_reviews `
  --env COLLECTION_NAME=restaurants_reviews `
  --env SECRET_KEY=supersecretkeythatyougenerate `
  msdocspythoncontainerwebapp:latest

В этом примере показана передача конфиденциальной информации. Информацию о строке подключения можно просмотреть, выполнив проверку контейнера с помощью команды docker container inspect. Другим способом обработки секретов является использование функций BuildKit Docker.

Откройте новое окно консоли и выполните следующую команду docker container ls , чтобы убедиться, что контейнер запущен.
```
docker container ls
```
Вы видите свой контейнер msdocspythoncontainerwebapp:latest в списке. Обратите внимание на столбец NAMES выходных данных и столбец PORTS. Используйте имя контейнера, чтобы остановить контейнер.
Тестирование веб-приложения.

Перейдите к http://127.0.0.1:8000 для Django и к http://127.0.0.1:5000/ для Flask.
Выключите контейнер.
```
docker container stop <container-name>
```

В этом разделе руководства используйте расширение Docker в Visual Studio Code для запуска контейнера. Вы можете использовать строку подключения к локальному экземпляру MongoDB или экземпляру Cosmos DB для MongoDB в VS Code.

В папке .vscode образца приложения в файле settings.json определяется, что происходит при использовании расширения Docker и выборе Запустить или Интерактивный запуск в контекстном меню тега. Файл settings.json содержит два шаблона для сценариев (MongoDB local) и (MongoDB Azure).

Если вы используете локальную базу данных MongoDB:
- Замените оба упоминания <YOUR_IP_ADDRESS> вашим IP-адресом.
- Замените оба экземпляра <CONNECTION_STRING> строкой подключения для базы данных MongoDB.
- Добавьте следующую переменную окружения в строку переменных, передаваемую в команду Docker run для локальных шаблонов MongoDB, как для блоков кода "docker.commands.run", так и "docker.commands.runInteractive".
```
-e 'SECRET_KEY=supersecretkeythatispassedtopythonapp'
```
Если вы используете базу данных Azure Cosmos DB для MongoDB:
- Замените оба экземпляра <CONNECTION_STRING> на строку подключения Azure Cosmos DB для MongoDB.
- Добавьте следующую переменную среды в строку переменных, переданных команде запуска Docker для шаблонов Azure Cosmos DB для MongoDB для блоков кода docker.commands.run и docker.commands.runInteractive:
```
-e 'SECRET_KEY=supersecretkeythatispassedtopythonapp'
```
Установите параметр конфигурации, который используется шаблонами docker.dockerPath. Чтобы задать docker.dockerPath, откройте палитру команд VS Code (CTRL+SHIFT+P), введите "Параметры: открыть параметры рабочей области", а затем введите "docker.dockerPath" в поле "Параметры поиска ". Введите docker (без кавычки) для значения параметра.

Примечание.

Предполагается, что имя базы данных и имя коллекции равны restaurants_reviews.
Запустите изображение.
1. В разделе IMAGES расширения Docker найдите созданный образ.
2. Разверните изображение, чтобы найти последний тег, щелкните правой кнопкой мыши и выберите "Запустить интерактивный".
3. Вам будет предложено выбрать задачу, соответствующую вашему сценарию, либо "Интерактивная конфигурация запуска (local MongoDB)" или "Интерактивная конфигурация запуска (MongoDB Azure)".
Во время интерактивного запуска вы видите все операторы печати в коде, что может быть полезно для отладки. Вы также можете выбрать "Выполнить", который не является интерактивным и не поддерживает стандартное открытие входных данных.

Это важно

Этот шаг завершается ошибкой, если профиль терминала по умолчанию установлен как Командная строка (Windows). Чтобы изменить профиль по умолчанию, откройте палитру команд VS Code (CTRL+SHIFT+P), введите "Терминал: выбор профиля по умолчанию", а затем выберите другой профиль в раскрывающемся меню, например Git Bash или PowerShell.
Убедитесь, что контейнер Docker запущен.
1. В разделе CONTAINER расширения Docker найдите контейнер.
2. Разверните узел Индивидуальные контейнеры и проверьте, что контейнер "msdocspythoncontainerwebapp" запущен. Найдите зеленый треугольник рядом с именем контейнера.
Протестируйте веб-приложение, щелкнув правой кнопкой мыши имя контейнера и выбрав "Открыть в браузере".

Браузер открывается в вашем браузере по умолчанию как "http://127.0.0.1:8000" для Django или "http://127.0.0.1:5000/" для Flask.

Примечание.

Если вы получаете ошибку времени ожидания, убедитесь, что служба MongoDB работает. В противном случае остановите контейнер Docker в VS Code и перезапустите службу MongoDB. Затем запустите контейнер Docker еще раз и попробуйте получить доступ к веб-приложению в браузере.
Остановите контейнер.
1. В разделе CONTAINER расширения Docker найдите запущенный контейнер.
2. Щелкните правой кнопкой мыши контейнер и выберите "Остановить".

Подсказка

Вы также можете запустить контейнер, выбрав конфигурацию запуска или отладки. При запуске или отладке задачи расширения Docker в tasks.json вызываются. Задача, которая вызывается, зависит от выбранной конфигурации запуска. Для задачи "Docker: Python (local MongoDB)" укажите <YOUR-IP-ADDRESS>. Для задачи "Docker: Python (MongoDB Azure)" укажите <CONNECTION-STRING>.

Вы также можете запустить контейнер из образа и остановить его с помощью приложения Docker Desktop.

Следующий шаг

Создание образа контейнера в Azure

Обратная связь

Были ли сведения на этой странице полезными?

Last updated on 2025-05-21

Создание и запуск контейнерного веб-приложения Python локально

Клонирование или скачивание примера приложения Python

Создание образа Docker

Настройка MongoDB

Локальный MongoDB

Azure Cosmos DB для MongoDB

Запустите образ локально в контейнере

MongoDB локально

Azure Cosmos DB для MongoDB

Следующий шаг

Обратная связь

Дополнительные ресурсы